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【SeqTrack3D: Exploring Sequence Information for Robust 3D Point Cloud Tracking】
文章链接：[2402.16249] SeqTrack3D: Exploring Sequence Inform...
开源仓库：GitHub - aron-lin/seqtrack3d: A multi-frame point ...
三维单目标跟踪( Single Object Tracking，SOT )是自动驾驶和移动机器人领域中一项重要且具有挑战性的任务。现有的大多数方法在连续两帧之间进行跟踪，而忽略了目标在一系列帧上的运动模式，这将导致在稀疏点的场景中性能下降。为了突破这个限制，我们引入了"序列到序列"的跟踪范式和一个名为Seq Track3D的跟踪器来捕捉连续帧之间的目标运动。不同于以往的方法主要采用3种策略：匹配连续的两个点云、预测相对运动或利用序列点云解决特征退化，我们的Seq Track3D结合了历史点云和边界框序列。这种创新的方法通过利用历史边界框中的位置先验信息来确保跟踪的鲁棒性，即使在具有稀疏点的场景中。在大规模数据集上的大量实验表明，SeqTrack3D取得了新的性能，在NuScenes数据集上提升了6.00 %，在Waymo数据集上提升了14.13 %。
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